Nano Banana Pro 科研绘图模型
当你更看重默认生成结果的科研插图质感时，可以在文字、草图、参考图、PDF 与照片驱动的场景里持续使用 Nano Banana Pro。
为什么关注
为什么 Nano Banana Pro 仍然是强默认选项
当你的第一优先级是科研插图的默认完成度，而不是文字驱动控制时，Nano Banana Pro 依然很有优势。
更高保真的首稿
当你想先拿到更锐利的微观细节、更干净的边缘和更完整的科研图首稿时，它更值得优先尝试。
- 1第一版就更像接近成稿，而不是粗略概念图。
- 2在细节密集的科研图里，小结构更容易保留下来。
- 3适合把默认成图质量放在第一优先级的任务。
更强的结构化编辑
在 reference、photo 与 enhancer 场景里，它更适合承担补洞、重绘和场景结构更稳定的编辑任务。
- 1重绘后更容易保住原本的大结构，不会整个画面散掉。
- 2局部替换进去的新内容更像属于同一张图。
- 3适合那些由多个相互关联对象组成的复杂科研图。
更适合多对象复杂图
对机制图、通路概览图和更偏出版主图的科研视觉来说，它通常更能保持多对象场景的一致性。
- 1机制图里多个对象之间的统一性更好。
- 2密集通路图更不容易显得碎裂。
- 3适合那些所有元素都要属于同一视觉世界的主图任务。
一个模型覆盖多个模式
在 SciFig 中，Nano Banana Pro 同样可以贯穿 Text-to-Figure、Sketch-to-Figure、Reference-to-Figure、Photo-to-Figure、Figure Enhancer 以及 PDF 辅助模式。
- 1从首稿到重绘都能保持同一种高保真模型标准。
- 2有利于团队在不同任务里维持一致的视觉质量门槛。
- 3如果你几乎所有图都更看重默认质量，这会是很稳的统一选择。
场景分流
Nano Banana Pro 在 SciFig 哪些模式里更占优
先选科研绘图任务，再让 SciFig 在后台保持 Nano Banana Pro 作为当前模型。
Text-to-Figure
从 prompt 直接生成科研配图，并保持 Nano Banana Pro 作为当前生图模型。
适合更看重默认科研插图质感与完成度的新图生成。
进入 Text-to-FigureFigure Enhancer
当一张已有科研图需要重绘、补完或增强视觉完成度时，可以继续使用 Nano Banana Pro。
适合更关注视觉完成度而非文字控制的增强任务。
进入 Figure EnhancerSketch-to-Figure
把粗草图转成更完整、更有科研插图质感的成图，同时保持 Nano Banana Pro 作为当前模型。
适合研究者草图在重绘后需要更强科研视觉完成度的场景。
进入 Sketch-to-FigureReference-to-Figure
基于参考图重新组织配图表达，同时保持 Nano Banana Pro 更强的默认 SciFig 风格质感。
适合借结构但仍想保留更强科研配图完成度的参考图任务。
进入 Reference-to-FigurePDF-to-Figure
SciFig 先从论文 PDF 抽取上下文，再用 Nano Banana Pro 完成后续更清晰的科研图重建。
适合 extract-then-regenerate 后更重视最终图面视觉完成度的任务。
进入 PDF-to-FigurePhoto-to-Figure
把实验照片转成更有出版感的科研示意图时，也可以保持 Nano Banana Pro 作为当前模型。
适合把真实照片转成更完整、更像科研插图的输出。
进入 Photo-to-Figure模型对比
Nano Banana Pro vs GPT Image 2
这两个模型都适合放在 SciFig 里用。Nano Banana Pro 更强调默认科研插图质感，GPT Image 2 更强调文字与编辑控制。
优先选 Nano Banana Pro 的情况
- 你更看重默认生成结果的科研插图质感与视觉完成度。
- 你在做机制图、主图或更偏出版级表现力的科研视觉。
- 你希望直接使用 SciFig 当前默认的高质量科研图模型。
优先选 GPT Image 2 的情况
- 你的图更依赖标签、注释和文字可读性。
- 你更需要受控重绘和更稳定的图生图编辑行为。
- 你在做图文摘要或更偏解释型的概念图。
图类型
Nano Banana Pro 最适合哪些更强调完成度的科研图
当你更在意第一版就有较强科研插图完成度时，Nano Banana Pro 会更有吸引力。
Graphical Abstracts
适合需要更强视觉完成度、同时仍保持科研叙事清晰的摘要型配图。
- 1适合那些需要一上来就具备更强发表感的摘要图。
- 2当视觉完成度和科研叙事同样重要时，这类图更适合它。
Pathway Diagrams
适合希望在结构化通路图里获得更完整科研插图风格的任务。
- 1更适合一开始就想把通路图做得像发表级科研图的场景。
- 2适合多对象更复杂、需要更统一画面语言的通路图。
Mechanism Figures
这是 Nano Banana Pro 最适合的类型之一，尤其适合更偏发表主图的机制图。
- 1这是它 premium 首稿质量最容易体现出来的场景之一。
- 2尤其适合机制主图、系统图和更偏 submission 视觉的任务。
Annotated Concept Figures
适合需要科研插图质感，同时仍保留后续编辑空间的概念型科研图。
- 1适合想先把概念图做得更接近成稿，再慢慢精修的任务。
- 2也适合那些需要 polished look 但仍然要在产品里继续编辑的图。
FAQ
Nano Banana Pro 在科研绘图中的常见问题
这些问题主要回答：为什么 Nano Banana Pro 仍然值得作为 SciFig 默认科研绘图模型来做科研配图与科学插图。
更偏发表级首稿。 如果你希望第一版就更接近成稿，而不是像概念图，Nano Banana Pro 会更值得优先选择。
- 默认高质量模型： 在 SciFig 里，Nano Banana Pro 处在质量优先的那一侧，更适合强调更 polished、更偏发表导向的科研插图气质。
- 不是只追求好看： 这种默认完成度的价值在于，研究者可以在更像成稿的基础上再精修，而不是先花很多轮把图从“像概念草图”拉到“像投稿图”。
- 它仍是完整工作流模型： 不只支持 prompt 起图，也能持续用于图生图类的重绘和精修。
默认不是历史惯性，而是首稿质量的选择。 Nano Banana Pro 仍然是那种更容易把第一版做得像投稿图的模型。
- 首稿更接近可用： 它常常能让用户更快跳过“概念图阶段”，直接进入更接近 publication-facing visual 的起点。
- 更适合高要求科研视觉： 对机制图、通路概览图、投稿主图、grant deck 里的重点科研视觉，这种首轮完成度很有价值。
- 它给产品提供稳定基线： 把它作为默认项，也是在给 SciFig 的直接生图能力设一个更高的视觉下限。
支持，而且并不只是 prompt-first。 Nano Banana Pro 在 SciFig 里同样具备 Text to Image 和 Image to Image 两类能力。
- Text to Image： 在 `Text-to-Figure` 里，它可以直接根据科研 brief 生成新图，适合把默认视觉完成度放在前面。
- Image to Image： 在 `Sketch-to-Figure`、`Reference-to-Figure`、`Photo-to-Figure` 和 `Figure Enhancer` 里，它也可以基于原图继续重绘、重生成和提质。
- PDF 仍是平台层工作流： 在 `PDF-to-Figure` 里，SciFig 先把论文内容抽取成 generation brief，再让 Nano Banana Pro 参与后续出图。
当你希望这张图先看起来像成稿，再去谈细节时，优先选 Nano Banana Pro。
- 先要图面质感： 如果你的第一优先级是更强的科研插图完成度、更干净的表面、更统一的构图和更像 publication figure 的首稿，它通常更合适。
- 更适合高要求输出： 当这张图是给论文、海报、grant deck 或 submission-facing 的场景准备的，视觉可信度本身就很重要。
- 它的强项和 GPT Image 2 不同： GPT Image 2 更偏标签与编辑控制，Nano Banana Pro 更偏整体图面气质和首轮完成度。
很多时候，是的。 这也是它最直接的使用理由。
- 第一版更像 Ready： 很多图的效率损失，不是因为后期不会修，而是因为第一版太像 rough concept。Nano Banana Pro 更适合跳过这段低质中间态。
- 更容易出现统一的科研图语言： 当你在乎细节、结构和整体视觉是否属于同一张图的世界时，它的价值会更明显。
- 适合高标准任务： 如果你不想花五六轮迭代，才把图推进到“能见人”的程度，Nano Banana Pro 会更值得先试。
这正是它最容易发挥价值的区域。
- 机制图很适配： 多对象系统图最怕各部分看起来像拼起来的。Nano Banana Pro 更适合处理这种多对象一致性要求高的场景。
- 通路概览图也合适： 对那些需要更结构化、更整洁、而且一看就像 reviewer-facing 的 pathway figure，它通常更自然。
- 投稿主图更对路： 如果这张图承担的是 manuscript 或 proposal 里的视觉说服任务，它通常会比更偏日常型模型更有优势。
当你的目标不只是转化原图，而是把它抬到更像发表级科研图时，它会很合适。
- Sketch-to-Figure： 它适合把粗草图拉到更精致、更偏发表导向的状态，同时不丢掉原本的科研结构。
- Reference-to-Figure： 当你想借参考图的组织逻辑，但希望结果比原图更 polished、更完整时，它更有吸引力。
- Photo-to-Figure： 如果真实照片要被提升成更干净、更像科研示意图的输出，Nano Banana Pro 往往更值得尝试。
会，而且这正是它在 enhancer 场景里的意义。
- 不只是修补： 有些 enhancer 任务的本质不是修一个小问题，而是把整张图的视觉门槛抬高。Nano Banana Pro 正适合这种情况。
- 适合高标准 revision： 如果图的结构已经差不多，但你觉得它还不够成熟、不够稳、不够像投稿图，这时它往往值得一试。
- 图越接近完成，它越有价值： 当任务更像“把一张已经不错的图推到 publication-ready”，Nano Banana Pro 的默认质感优势就更明显。
它能做，但这不是它最核心的卖点。
- 并不是一遇到文字就不行： 对通路标签、callout 和常见结构化标注，它仍然可以胜任很多科研图任务。
- 但文字控制不是它的主战场： 如果用户真正想优化的是 annotation density、label precision 和图内文本可读性，GPT Image 2 通常更自然。
- 要把它用在它最强的地方： Nano Banana Pro 最值得被选择的理由，仍然是整体图面气质、默认完成度和多对象一致性。
图看起来很成熟，不代表科学上已经可以直接发表。
- 先审科学事实： 标签、部件、通路关系、结构关系和隐含逻辑都要自己确认。看起来 polished 的错误，仍然是错误。
- 再审细节和小字： 尤其是 legend、小标签、密集区域里的名词和箭头，越好看的图越容易把小错误藏住。
- 最后做发表语境检查： 在投稿前确认图的重点、术语、一致性和 field-specific 呈现方式仍然符合你的真实科研论证。
